Pregnancy Weight Gain by Gestational Age in Women with Uncomplicated Dichorionic Twin Pregnancies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Twin pregnancies are at increased risk for adverse outcomes and are associated with greater gestational weight gain compared to singleton pregnancies. Studies that disentangle the relationship between gestational duration, weight gain and adverse outcomes are needed to inform weight gain guidelines. We created charts of the mean, standard deviation and select percentiles of maternal weight gain-for-gestational age in twin pregnancies and compared them to singleton curves. METHODS: We abstracted serial prenatal weight measurements of women delivering uncomplicated twin pregnancies at Magee-Womens Hospital (Pittsburgh, PA, 1998-2013) and merged them with the hospital's perinatal database. Hierarchical linear regression was used to express pregnancy weight gain as a smoothed function of gestational age according to pre-pregnancy BMI category. Charts of week- and day-specific values for the mean, standard deviation, and percentiles of maternal weight gain were created. RESULTS: Prenatal weight measurements (median: 11 [interquartile range: 9, 13] per woman) were available for 1109 women (573 normal weight, 287 overweight, and 249 obese). The slope of weight gain was most pronounced in normal weight women and flattened with increasing pre-pregnancy BMI (e.g. 50th percentiles of 6.8, 5.7, and 3.6 kg at 20 weeks and 19.8, 18.1, and 14.4 at 37 weeks in normal weight, overweight, and obese women, respectively). Weight gain patterns in twins diverged from singletons after 17-19 weeks. CONCLUSIONS: Our charts provide a tool for the classification of maternal weight gain in twin pregnancies. Future work is needed to identify the range of weight gain associated with optimal pregnancy health outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».